一、电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算（论文文献综述）
周成江[1]（2020）在《矿浆管道输送系统的隔膜泵单向阀故障诊断研究》文中进行了进一步梳理隔膜泵是矿浆管道输送的核心动力设备,它的运行状态直接影响矿物原料输送效率和企业生产效率。单向阀是隔膜泵的核心零件之一,具有良好的密封性和承压性,它的安全稳定运行保障了隔膜泵的运行效率及安全。恶劣的运行环境和频繁的往复运动导致单向阀极易损坏,且它的故障与结构、材质、矿浆特性和泵的工况等因素有关。冶金企业采用的单向阀故障诊断方法及维修更换策略依赖于主观经验,可靠性不高。此外,采集到的单向阀振动信号是由故障信号、多零件振动信号和噪声组成的非线性信号,且受到矿浆特性和工况变化的影响信号具有非平稳性,给单向阀故障诊断带来挑战。信息熵能有效度量非线性信号的复杂性,孪生支持向量机（Twin Support Vector Machines,TSVM）在非线性分类中性能良好,因此基于熵和TSVM研究单向阀的特征提取及故障诊断方法。主要工作有:（1）针对传统方法难以确定单向阀的运行状态和维修更换时间的问题,提出基于滑动散布熵（Sliding Dispersion Entropy,SDE）和自适应变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的单向阀故障检测方法。首先引入滑动窗降采样和映射函数来提高单向阀的SDE特征的趋势性和表征性能,然后通过循环更新SDE特征和状态预警线,初步确定故障预警点,最后从振动信号能量和相关性的角度构造自适应VMD模型,进一步检测预警点附近单向阀的故障状态。SDE能跟踪单向阀的故障状态演化过程,并能更早地检测出故障预警点,自适应VMD能有效确定预警点处单向阀的故障状态。（2）针对单向阀故障特征提取中多尺度排列熵（Multiscale Permutation Entropy,MPE）存在信息丢失和抗噪性差的缺陷,以及TSVM模型精度不高的问题,提出改进多尺度加权排列熵（Improved Multiscale Weighted Permutation Entropy,IMWPE）的单向阀特征提取方法,并构建最小二乘孪生支持向量机（Least Squares Twin Support Vector Machines,LSTSVM）模型。首先引入复合粗粒度和排列模式加权的思想来解决单向阀信号的信息丢失问题,接着改进VMD并将其作为前置滤波器来提高特征的抗噪性能,最后提取单向阀的IMWPE特征并通过LSTSVM实现单向阀的故障诊断。仿真实验和单向阀故障诊断结果表明,IMWPE解决了MPE的信息丢失及抗噪性差的问题,提高了单向阀特征的稳定性及抗噪性能,LSTSVM提高了故障诊断精度。（3）针对单向阀的IMWPE特征存在的等值问题和效率低的问题,用散布模式替代排列模式并提取单向阀的多尺度散布熵（Multiscale Dispersion Entropy,MDE）特征。为了提高单向阀MDE特征的稳定性和精度,提出改进多尺度波动Rényi散布熵（Improved Multiscale Fluctuation Rényi Dispersion Entropy,IMFRDE）的单向阀特征提取方法,并构建最优二叉树（Optimal Binary Tree,OBT）LSTSVM诊断模型。首先通过改进粗粒度方法来提高单向阀熵值特征的稳定性,然后引入Rényi熵提高熵值特征的精度,最后提取单向阀的IMFRDE特征并通过OBT LSTSVM提高单向阀故障诊断精度。仿真实验和单向阀故障诊断结果表明,IMFRDE克服了IMWPE的缺陷,提高了单向阀MDE特征的稳定性和精度,OBT LSTSVM进一步提高了单向阀故障诊断精度。（4）针对噪声和状态模糊过渡等导致单向阀特征样本中存在离群点的问题,以及故障诊断模型泛化性能不佳的问题,提出模糊正则LSTSVM（Fuzzy Regularization Least Squares Twin Support Vector Machine,FRLSTSVM）模型,并与IMFRDE结合提高单向阀故障诊断的可靠性。首先提取单向阀的IMFRDE特征,其次将L2范数正则项引入LSTSVM的目标函数来提高模型的泛化性能,然后基于支持向量域描述（Support Vector Domain Description,SVDD）构造隶属度函数S3来解决样本离群点问题。与LSTSVM模型相比,在故障诊断中FRLSTSVM得到的平均精度提高,精度标准差减小,而且最小精度显着提高。结果表明,基于SVDD离群点检测和隶属度S3的FRLSTSVM模型的泛化性能和抗离群点能力更强,对参数的敏感性更低,可靠性更高。本文以矿浆管道输送中的隔膜泵单向阀为对象,完成了单向阀故障特征提取方法和故障诊断方法研究,为冶金行业机械零件的故障诊断提供了新方法。
刘津良,何渊,李壮扬,杨斌[2]（2019）在《基于取样-光脉动法的电站锅炉煤粉细度在线测量方法研究》文中进行了进一步梳理针对电站锅炉稳定浓度工况下煤粉粒径分布测量需求,设计了取样装置,对高浓度气固两相流颗粒进行取样,并稀释形成稀疏气固两相流,同时基于单一颗粒光脉动法粒径测量原理统计分析获得颗粒粒径及分布,将该方法应用于电站锅炉煤粉细度参数测量,实时获得煤粉细度R75、R90和R200等参数,并与筛分法进行对比,R75相对偏差为13.2%。此外,改变制粉系统运行工况,该方法能够快速获得细度变化情况,为电站锅炉运行优化调整提供重要数据支撑。
杨斌,何渊,周骛,姜勇俊,蔡小舒[3]（2016）在《浓度对光脉动法气固两相流颗粒粒径测量的影响》文中研究表明针对工业应用中气固两相流浓度对光脉动（LTF）颗粒粒径测量方法的影响问题,通过对比浓度基本不变及浓度时刻变化的光脉动频谱特征,分析确定因浓度变化造成影响的阈值频率,由此提出高通滤波光脉动法颗粒粒径优化算法,并将该算法用于浓度时刻变化的光脉动法数据处理中。研究结果表明:优化算法结果与激光粒度仪离线测量结果相对偏差改进到12%内,且标准差降低为11.3μm,由此验证了该算法可有效减小浓度对光脉动法测量结果的影响,提高测量结果的准确性和稳定性。
王晓梦[4]（2014）在《电厂60万千瓦机组煤粉浓度测量系统研究》文中提出输煤管道内的煤粉浓度是火电厂生产过程中的重要参数之一。精确的电站锅炉煤粉浓度数值测量显示,不仅有助于电站锅炉运行人员实时了解电站锅炉的运行状况,还能够实时的根据显示数据对生产进行准确的调节控制,降低电厂煤耗。本文主要针对平圩电厂一号机组的一次风煤粉浓度测量展开相关的设计以及工程实施。在已有工程原型样机的基础上,根据现场需求,搭配合适的硬件系统,同时设计相应的软件控制系统。对原有算法进行优化改进,保证数据的稳定可靠。围绕该系统主要做了以下几方面的工作：（1）根据电厂的对测量系统提出的性能指标,结合现场的工业环境对所要搭建的硬件系统进行分析设计。设计了发射端和收端探头的保护装置,并针对信号放大装置,信号发送以及采集装置进行选型。（2）根据搭建的硬件系统编写相应的软件控制程序。根据各部分硬件的功能需求先后编写了信号发送程序、通道切换程序、信号采集程序、探头段温度采集程序、数据计算处理程序以及与DCS系统的通信程序。（3）改进相关的算法。将算法由最初的单一线性处理转变为分布式处理。系统输出的结果数据通过与电厂数据的对比,稳定可靠。现测量系统程序已经稳定运行一个月,并且已经正式移交平圩电厂。
乔榛[5]（2013）在《超声法一次风流速和煤粉浓度在线测量研究》文中研究表明一次风流速和煤粉浓度的准确测量是提高大型电站锅炉运行水平迫切需要解决的技术难题之一。超声波在热工测量领域应用广泛,有着非接触、白清洁等优点,适用于一次风流速和煤粉浓度的测量,具有较好的应用前景。本文的目的是研制基于超声法的一次风流速和煤粉浓度在线测量装置,围绕该目的开展了以下几个方面的研究：（1）采用实验的方法测定煤粉的部分物性参数,利用已有的理论模型对超声波在空气-煤粉两相介质中传播的速度和衰减进行了数值计算,分析了物性参数对计算结果的影响。（2）对一次风流速和煤粉浓度测量装置进行了系统设计,在此基础上选用了合适的超声波传感器及信号驱动、接收、采集设备,设计了给粉实验台、一次风模拟实验台及传感器的安装与防护结构,开发了配套的软件,成功地搭建了一次风流速和煤粉浓度测量系统,并据此开发了第一套工程样机。（3）在一次风模拟实验台上使用超声波相关法测量一次风流速,与毕托管的测量值相比,两者的测量结果基本吻合。（4）在对超声波传感器器件特性进行研究的基础上,针对超声波在空气-煤粉两相介质中的声衰减进行了实验研究,得到了声衰减与煤粉浓度的关系,并给出拟合关系式,为进一步的工程应用提供理论基础。
李建中[6]（2006）在《煤粉分配器的试验及基于支持向量机的灰熔点预测》文中提出锅炉燃烧系统是锅炉系统中最重要的部分，燃烧状态的好坏，直接影响电厂的经济效益。煤质煤灰熔点对锅炉结渣特性与热效率都有很大影响，很多国家都制定了以灰熔点来评判锅炉结渣特性的标准，国内有些电厂把灰熔点作为衡量煤质的重要指标。合理配比混煤的方法可以改变煤的灰熔点特性，对于保证锅炉的安全、经济运行具有重要意义。为了提高估算煤灰熔点的精度，采用支持向量机结合遗传算法对求解灰熔点问题进行了建模。将灰成分作为输入量，煤灰软化温度（ST）作为输出量，用试验数据对模型进行了校验，结果表明，支持向量机模型预测的最大相对误差和平均相对误差分别为：7.4％和0.678％，较精确的实现了对软化温度的预测。 煤粉分配器在运行中对空气和煤粉分配进行调节，实现了风粉分配由不可控制到有效控制，有效调整炉膛出口温度，避免或减轻炉内结渣，使锅炉在低负荷燃烧条件下的稳定燃烧能力大大加强。本文介绍了两相流的相关理论与知识，就气固多相流浓度测量技术进行了理论综述，并对现有的气固多相流浓度测量设备做了介绍。本文对本次试验中采用的光学波动法测量设备作了详细的介绍。本文运用fluent这个成熟的商业CFD软件，对入口段长度为1D，分叉管与弯管平行按装的工况进行气粉分配的数值模拟，并对模拟计算的结果进行了分析和评价。本文在大型两相流试验台架上进行了弯管出口管上的浓度分布试验及分又管内的的浓度分布试验，并对试验结果进行了分析与评价，指出当入口段小于5D时入口段长度对弯管与分叉管的平行按装的气粉分配的均匀性有很大的影响，但当分叉管与弯管垂直按装时，却能获得良好的分配效果。 最后，本文对本次研究进行了工作总结，得出了本次研究的结论，研究过程中可能存在的问题，并对今后工作的研究工作提出了要求。
黄春燕,蔡小舒,赵志军,苏明旭,沈嘉琪,黄有贵[7]（2004）在《电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算》文中指出电站锅炉中煤粉的粒度是一个重要的工艺参数,采集煤粉光脉动信号,利用小波分析技术对原始信号进行分解和重构,为求取煤粉的粒度分布测量提供了一种方法。
黄春燕,蔡小舒,赵志军,苏明旭,沈嘉琪,黄有贵[8]（2004）在《电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算》文中提出电站锅炉中煤粉的粒度是一个重要的工艺参数,采集煤粉光脉动信号,利用小波分析技术对原始信号进行分解和重构,为求取煤粉的粒度分布测量提供了一种方法。
二、电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算（论文提纲范文）
（1）矿浆管道输送系统的隔膜泵单向阀故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 隔膜泵单向阀故障特性 |
| 1.2.1 冶金矿浆管道及隔膜泵概述 |
| 1.2.2 隔膜泵单向阀故障特性 |
| 1.3 隔膜泵单向阀故障诊断研究现状 |
| 1.3.1 单向阀故障机理分析研究现状 |
| 1.3.2 单向阀故障特征提取研究现状 |
| 1.3.3 单向阀故障状态识别研究现状 |
| 1.4 信息熵和SVM在故障诊断中的研究现状 |
| 1.4.1 信息熵在故障诊断中的研究现状 |
| 1.4.2 SVM在故障诊断中的研究现状 |
| 1.5 研究内容和创新点 |
| 1.5.1 存在的问题 |
| 1.5.2 研究内容和创新点 |
| 1.6 论文章节安排 |
| 第二章 基于滑动散布熵和自适应VMD的单向阀故障检测方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 单向阀振动分析与信号采集 |
| 2.2.1 单向阀水力特性分析 |
| 2.2.2 单向阀振动信号采集 |
| 2.2.3 单向阀振动信号特性 |
| 2.3 基于滑动散布熵和自适应VMD的单向阀故障检测 |
| 2.3.1 滑动散布熵 |
| 2.3.2 自适应变分模态分解 |
| 2.3.3 单向阀故障检测实现流程 |
| 2.4 实验验证及结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进多尺度加权排列熵的单向阀故障特征提取方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进多尺度加权排列熵 |
| 3.2.1 多尺度排列熵 |
| 3.2.2 改进多尺度加权排列熵 |
| 3.2.3 仿真实验验证 |
| 3.3 最小二乘孪生支持向量机 |
| 3.3.1 孪生支持向量机 |
| 3.3.2 最小二乘孪生支持向量机 |
| 3.3.3 多分类器构造 |
| 3.4 基于IMWPE和 LSTSVM的单向阀故障诊断 |
| 3.5 实验验证及结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于改进多尺度波动Rényi散布熵的单向阀故障特征提取方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多尺度散布熵及衍生方法 |
| 4.2.1 排列熵与散布熵的关系 |
| 4.2.2 波动散布熵 |
| 4.2.3 多尺度散布熵及衍生方法 |
| 4.3 改进多尺度波动Rényi散布熵 |
| 4.3.1 改进多尺度波动Rényi散布熵 |
| 4.3.2 参数对IMFRDE的影响 |
| 4.3.3 IMFRDE的性能分析 |
| 4.4 最优二叉树最小二乘孪生支持向量机 |
| 4.5 基于IMFRDE和 OBT LSTSVM的单向阀故障诊断 |
| 4.6 实验验证及结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于模糊正则LSTSVM的单向阀故障诊断方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 正则最小二乘孪生支持向量机 |
| 5.2.1 L_2范数正则化 |
| 5.2.2 正则最小二乘孪生支持向量机 |
| 5.2.3 模型评估体系 |
| 5.3 模糊正则最小二乘孪生支持向量机 |
| 5.3.1 离群点检测方法 |
| 5.3.2 模糊隶属度函数构造 |
| 5.3.3 模糊正则最小二乘孪生支持向量机 |
| 5.4 基于IMFRDE和 FRLSTSVM的单向阀故障诊断 |
| 5.5 实验验证及结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 附录 B 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（2）基于取样-光脉动法的电站锅炉煤粉细度在线测量方法研究（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 等速取样-光脉动法测量装置 |
| 2 光脉动法测量原理 |
| 3 测量结果与分析 |
| 3.1 典型实验数据及其处理过程 |
| 3.2 变工况实验结果与分析 |
| 3.3 粒径分布统计与分析 |
| 4 结 论 |
（4）电厂60万千瓦机组煤粉浓度测量系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 气固两相流固相浓度测量研究现状 |
| 1.2.1 浓度测量方法概论 |
| 1.2.2 超声波法在煤粉浓度测量方面的应用研究 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 平圩电厂煤粉浓度在线测量项目 |
| 2.1 一号机组概况 |
| 2.2 系统性能要求 |
| 2.3 测量系统方案设计 |
| 2.3.1 设计准则 |
| 2.3.2 模块功能设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 原理及相关系统设计 |
| 3.1 硬件设计 |
| 3.1.1 测量用的超声波探头部分 |
| 3.1.2 现场的机柜部分 |
| 3.1.3 探头保护装置部分 |
| 3.1.4 控制室机柜部分 |
| 3.1.5 系统的硬件部分的工作流程 |
| 3.2 软件系统编写及算法设计 |
| 3.2.1 波形发生器的界面设计以及编写 |
| 3.2.2 信号切换以及温度采集界面的编写 |
| 3.2.3 信号采集箱数据采集程序设计 |
| 3.2.4 主机与服务器之间的通信以及服务器上的数据处理运算设计 |
| 3.2.5 与电厂DCS系统之间的通讯设计 |
| 3.2.6 总的程序编写 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 数据处理结果分析 |
| 4.1 启停磨数据分析 |
| 4.2 磨煤机正常运行时数据结果对比分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）超声法一次风流速和煤粉浓度在线测量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 一次风煤粉浓度与速度测量的研究现状 |
| 1.2.1 一次风煤粉浓度测量方法 |
| 1.2.1.1 热平衡法 |
| 1.2.1.2 文丘里管法 |
| 1.2.1.3 光脉动法 |
| 1.2.1.4 γ射线吸收法 |
| 1.2.1.5 电容法 |
| 1.2.2 电站锅炉一次风风速测量方法综述 |
| 1.2.2.1 气力式速度测量方法 |
| 1.2.2.2 热电式气流测量方法 |
| 1.2.2.3 相关法测速技术 |
| 1.2.2.4 超声波流量计 |
| 1.2.3 超声法在两相流固相浓度检测中的应用 |
| 1.2.3.1 国内外对超声波在两相流中传播机理研究 |
| 1.2.3.2 国内外超声波在两相流参数检测方面的实验研究 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 2 超声波在气固两相流中传播的理论模型及模拟结果分析 |
| 2.1 单相介质中的声速和衰减 |
| 2.2 两相介质声速和声衰减预测模型概述 |
| 2.2.1 URICK模型概述 |
| 2.2.2 URICK-AMENT模型概述 |
| 2.2.3 ECAH模型概述 |
| 2.2.4 GREGOR-RUMPF模型概述 |
| 2.3 计算结果及分析 |
| 2.3.1 数值计算所涉及的物性参数 |
| 2.3.2 声衰减的计算结果 |
| 2.3.3 声速值的计算结果 |
| 2.3.4 物性参数变化对声衰减预测结果的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 一次风流速和煤粉浓度测量系统 |
| 3.1 超声波发送与接收 |
| 3.1.1 传感器 |
| 3.1.2 驱动信号源和驱动放大器 |
| 3.1.3 带通微弱信号放大器和高速数据采集卡 |
| 3.1.4 工控机 |
| 3.2 给粉实验台 |
| 3.2.1 给粉实验台本体 |
| 3.2.2 给粉量计量 |
| 3.2.3 煤粉颗粒下落速度测量装置 |
| 3.2.4 传感器保护和温度监控 |
| 3.2.5 距离-衰减试验装置 |
| 3.3 一次风模拟实验台 |
| 3.4 传感器的安装布置与防护 |
| 3.5 软件的开发 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 传感器特性研究 |
| 4.1 吹扫风的影响 |
| 4.2 传感器的温度特性 |
| 4.3 空气中声衰减 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 一次风流速与煤粉浓度测量实验研究 |
| 5.1 声衰减与煤粉浓度的关系测定 |
| 5.1.1 煤粉的物性参数测定 |
| 5.1.2 实验步骤 |
| 5.1.3 衰减-质量流量 |
| 5.1.4 颗粒下落速度的测量 |
| 5.1.5 动态称量对质量流量测量结果的影响 |
| 5.1.6 给粉台分布性能测量 |
| 5.1.7 确定粉气比 |
| 5.1.8 实验结果与分析 |
| 5.2 风速测量 |
| 5.2.1 实验装置 |
| 5.2.2 结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 不同温度下的空气物性参数 |
| 附录二 U-A模型MATLAB计算程序 |
| 附录三 ECAH模型MATLAB计算程序 |
| 附录四 G-R模型MATLAB计算程序(粘滞衰减) |
| 附录五 G-R模型MATLAB计算程序(热传导衰减) |
| 附录六 相关信号处理 |
（6）煤粉分配器的试验及基于支持向量机的灰熔点预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 灰的各组成成分对灰熔点的影响 |
| 1.1.2 现行煤粉分配器的类型及优缺点 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 参考文献 |
| 第二章 支持向量机技术在灰熔点预测的应用研究 |
| 2.1 支持向量机理论概述 |
| 2.2 支持向量机原理及算法推导 |
| 2.2.1 广义最优分类面 |
| 2.2.2 线性支持向量机 |
| 2.2.3 非线性回归问题 |
| 2.2.4 核函数 |
| 2.2.5 遗传算法 |
| 2.3 支持向量机技术在动力配煤中灰熔点预测的研究 |
| 2.3.1 煤灰软化温度的支持向量机模型 |
| 2.3.2 支持向量机模型寻优结果 |
| 2.4 本章总结 |
| 2.5 参考文献 |
| 第三章 多相流及测量技术 |
| 3.1 多相流综述 |
| 3.1.1 气固多相流的发展 |
| 3.1.2 多相流动的特点 |
| 3.1.3 多相流的分类 |
| 3.2 气固多相流浓度测量技术 |
| 2.2.1 测量技术面临的难点 |
| 2.2.2 现阶段的浓度测量方法 |
| 3.3 光学波动法 |
| 2.3.1 光学波动法测量原理 |
| 2.3.2 测量中高浓度颗粒系的可行性 |
| 2.3.3 测量系统 |
| 3.4 本章小节 |
| 3.5 参考文献 |
| 第四章 煤粉分叉管的数值模拟研究 |
| 4.1 湍流模型 |
| 4.1.1 湍流运动基本方程 |
| 4.1.2 湍流模型 |
| 4.2 颗粒相流动流动的数学模型 |
| 4.3 弯管与分叉管流场的数值模拟 |
| 4.3.1 物理模型 |
| 4.3.2 网格的划分 |
| 4.3.3 计算结果及分析 |
| 4.3.4 结论 |
| 4.4 本章小节 |
| 4.5 参考文献 |
| 第五章 分又管的试验研究 |
| 5.1 试验系统 |
| 5.2 模化计算 |
| 5.2.1 多相流模化的相似准则 |
| 5.2.2 分叉管模化计算 |
| 5.3 弯管与分叉管组合分配特性的试验研究 |
| 5.3.1 入口管段的浓度分布试验 |
| 5.3.2 分叉管的浓度分布试验研究 |
| 5.4 本章小节 |
| 5.5 参考文献 |
| 第六章 全文总结与工作展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 原理及方法 |
| 2.1 基本原理 |
| 2.2 小波分析 |
| 3 实验装置 |
| 4 实验结果讨论 |
| 4.1 原始光脉动信号的频谱分析 |
| 4.2 小波分解 |
| 5 结 论 |
四、电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算（论文参考文献）
- [1]矿浆管道输送系统的隔膜泵单向阀故障诊断研究[D]. 周成江. 昆明理工大学, 2020
- [2]基于取样-光脉动法的电站锅炉煤粉细度在线测量方法研究[J]. 刘津良,何渊,李壮扬,杨斌. 热能动力工程, 2019(11)
- [3]浓度对光脉动法气固两相流颗粒粒径测量的影响[J]. 杨斌,何渊,周骛,姜勇俊,蔡小舒. 中南大学学报(自然科学版), 2016(03)
- [4]电厂60万千瓦机组煤粉浓度测量系统研究[D]. 王晓梦. 南京理工大学, 2014(07)
- [5]超声法一次风流速和煤粉浓度在线测量研究[D]. 乔榛. 南京理工大学, 2013(06)
- [6]煤粉分配器的试验及基于支持向量机的灰熔点预测[D]. 李建中. 浙江大学, 2006(12)
- [7]电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算[J]. 黄春燕,蔡小舒,赵志军,苏明旭,沈嘉琪,黄有贵. 仪器仪表学报, 2004(S2)
- [8]电站煤粉光脉动信号的小波分析及粒度计算[A]. 黄春燕,蔡小舒,赵志军,苏明旭,沈嘉琪,黄有贵. 中国仪器仪表学会第六届青年学术会议论文集, 2004(总第116期)